ادغام داده های سنجش از دوری و هواشناسی جهت پیش بینی زمانی سیلاب با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق

پیش بینی دقیق سیلاب نیازی اساسی جهت کاهش خطرات آن می باشد ولی به دلیل ساختار پیچیده سیلاب و جریان رودخانه, عملا پیش بینی دقیق طغیان و تخلیه رودخانه مسأله ای دشوار است. شبکه های عصبی مصنوعی مانند شبکه های عصبی مکرر, عملکرد بسیار خوبی در داده های سری زمانی دارند. در سال های اخیر استفاده از شبکه های حافظه طولانی کوتاه مدت به دلیل رفع معایب شبکه های عصبی مکرر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. در این مطالعه سعی بر پیش بینی دبی روزانه ایستگاه آق قلا در استان گلستان تا سه روز آینده, با استفاده از شبکه حافظه طولانی کوتاه مدت شده است. این شبکه به دلیل ساختار ویژه و توانایی یادگیری وابستگی های طولانی مدت, جهت پیش بینی های سری زمانی بسیار مناسب می باشد. از طرفی شبکه ی مورد نظر شبکه ای پایدار و شامل حداکثر پارامتر های پیش فرض بوده که این امر نشان گر قابلیت استفاده از آن برای دیگر مناطق می باشد. همچنین این الگوریتم, توانایی استفاده از توپوگرافی و داده های دبی سایر ایستگاه های منطقه را دارد. جهت پیش بینی دبی در ایستگاه هدف چندین ترکیب داده؛ داده های دبی ایستگاه آق قلا به صورت تنها و به همراهِ ایستگاه های بالادست آن, مدل ارتفاعی شهرستان آق قلا و استان گلستان, به عنوان ورودی شبکه استفاده شده اند. در ادامه یافته های مطالعه حاضر با شبکه های رگرسیون ساده, رگرسیون ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی مکرر ساده مقایسه گردید. نتایج حاکی از برتریِ شبکه حافظه طولانی کوتاه مدت, با مقادیر پارامتر نش-ساتکلیف بالای 91%, نسبت به سایر شبکه ها می باشد. در مطالعات بعدی سعی بر استفاده از سایر داده های تاثیرگذار بر وقوع سیلاب و همچنین توسعه شبکه مورد استفاده به شبکه-ای کاملا خودکار می باشد.